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视觉-语言模型是否准备好进行饮食评估？探索人工智能驱动的食品图像识别的新前沿
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究评估了六种视觉-语言模型在食品识别中的表现，提出了FoodNExTDB数据库，并引入专家加权召回率作为评估指标。结果表明，封闭源模型在简单食品识别中效果良好，但在细粒度识别上仍存在挑战，影响自动饮食评估的可靠性。
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关键要点
- 本研究评估了六种视觉-语言模型在食品识别中的表现。
- 提出了FoodNExTDB数据库作为研究基础。
- 引入专家加权召回率作为新的评估指标。
- 封闭源模型在简单食品识别中效果良好。
- 细粒度识别仍存在挑战，影响自动饮食评估的可靠性。
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